Amazon SageMaker Studio 現已與 Hugging Face 整合，可一鍵部署及自訂模型

張貼日期: 2026年7月6日

Amazon SageMaker Studio 現在支援來自 Hugging Face 的直接整合，讓您只需按一下，即可從探索模型一路進入已完整設定的 Studio 環境中開始使用。在 Hugging Face 上選取任何支援的模型，然後選擇「Customize on SageMaker AI」或「Deploy on SageMaker AI」，即可直接進入對應的工作流程頁面，並以已預先載入且可立即使用的模型開始操作。

先前，若要從探索模型進入可運作的環境，必須前往 AWS Console 尋找 SageMaker AI、設定環境、為無伺服器模型自訂設定 IAM 權限，而且在許多情況下，還必須先透過 Service Quotas 申請提高 GPU 配額，才能執行第一個任務。現在，新客戶只要完成標準 AWS 註冊，即可在數秒內取得建立完成的 SageMaker Studio 環境，其中已預先設定無伺服器模型自訂任務所需權限，包括使用自訂獎勵函數進行強化學習的微調、模型評估，以及部署至 SageMaker 或 Bedrock 端點。已驗證的客戶無需申請提高配額，即可在端點部署、訓練任務和筆記型電腦中預設存取 G5、G6 和 G4dn 執行個體的 GPU，且可直接在 Studio 環境內查看各執行個體類型的配額上限與使用率資訊。從 Hugging Face 或 SageMaker 產品頁面登入的回訪客戶可選取其環境，並直接進入 SageMaker Studio，其中模型已準備就緒可立即使用。

此功能適用於所有支援 Amazon SageMaker Studio 的 AWS 商業區域。若要開始使用，請前往 Hugging Face 上任何支援的模型，並選擇「Customize on SageMaker AI」或「Deploy on SageMaker AI」，或從 SageMaker Studio 頁面按一下開始使用。若要了解詳情，請參閱 Amazon SageMaker 文件中的 Studio 的 Service Quotas。